80年代はデータペースを使えること自体が技術。 2000年代になり時間課金から情報量への課金に変わってきた。 最近は検索は当たり前となるまで普及しAIをどう使うかが問われている。 また、情報をどう使うのが効率的かなどが問われている。 都築氏
2018-11-08 15:58:35情報(知財)量が昔と比べ圧倒的に増えている。故に大量の情報を絞り込むのが難しくなってきている。 また技術の垣根も低くなってきている。 対応力が求められている。 中村氏
2018-11-08 16:01:23昔は時間課金だでタイプの早い人が検索を担当していた。でも教えてもらえなかった。学ぶ環境が現在は充実している。 データコストが安くなり検索の絞り込みをしなくなってきたが、多い情報の整理が大変。 いろいろな職種の人が受け取りやすい情報の編集方法、組み合わせ方法が問われている。 酒井氏
2018-11-08 16:07:17特許情報業界は女性が働きやすいか? 権利化を担当していた時は午前様の時も多かった。 調査部門は権利化部門よりは自分でペースコントロールして働ける。 サーチャーは専門性を高めながら働いていける職種かと思う。
2018-11-08 16:11:44サーチャーを採用する時は専門力の次にコミュニケーション能力を重視する。 知財部門はサービス業。サービスの出し手と受け手の情報量差があるため、コミュニケーション能力が必要になる。 あと、先輩がいるためロールモデルを見つけやすい。 中村氏
2018-11-08 16:14:03特許情報業界は当初は技術を理解している必要があると考えられたためか男性が多かった。 サービス業として女性の方が細かな対応ができる部分はある。 キャリアの中断にも対応しやすい。 都築氏
2018-11-08 16:18:30採用をしている人はわかると思うが優秀な女性は多い。 キャリアの中断があっても続けられるのは業界としてはある。 男性と女性を脳の学問的な違いを生かして仕事をしてもらうのはあると思う。 女性はコミュニケーション能力や全体把握に優れるという話がある。 菅原氏
2018-11-08 16:22:15AIはスクリーニングの補助に使えないか、情報のマッピング、整理に使えないかと考えている。 特許情報は調査目的に応じて見方が異なる。そこが技術情報とは異なる。 AIが導入されたとしてもこれを取り仕切るのは人間だと思う。 中国も取り組んでいるので油断できない。 中村氏
2018-11-08 16:28:45AIに全てを任せるわけにはいかないが、その内一定程度は任せられる。 ただ最後の判断は人間の決断が必要。人の気持ちが分からないAIには任せられない。 情報担当者の役割は変わっていくと思う。 都築氏
2018-11-08 16:31:45業界に関係なくAIは導入されてきている。 人の不確実性(フィルター)を省くためや、休みなく働くAIは活用すべき。 サーチャーはデータサイエンティスト、データアナリストに変わってきている。避けては通れないので使いこなす。 菅原氏
2018-11-08 16:35:41ドラッカーの経営者の条件の中に、データ重視で車を作ったが売れなかった話が出て来る。 ユーザー心理変化を捉えきれないデータではうまくいかない。 変化の兆しを捉えるのはAIには難しいのではないか。定量データを扱うのはAIに任せ、感性を磨き変化の兆しを捉えるのは人間の仕事になっていく 酒井氏
2018-11-08 16:39:23仕事について。 誠実さ、思いやりが必要。それがコミュニケーションを取るということ。相手がいる仕事では大事。 そしてその中で自分を向上していく。プラスアルファ精神を持ち続けることが大事。 都築氏
2018-11-08 16:44:34私が心がけて来たこと。 5年後ノートを作っている。5年後のゴールを作ってそれを実現していく。リーダーだけではなく業務を行う上で大事なこと。 説得する、意識を変えさせるのは難しい。 ゴールが明確だと頑張れる。ビジョンは大事。 中村氏
2018-11-08 16:47:37自分が他の人に仕事を頼みたいかを考えると、視野の狭い人、専門だけの人には頼みたくない。 コミュニケーション能力が高く、視野の広い人を目指している。 世間で流行っているものも、経験せず好き嫌いは言いたくない。やってみて行ってみてわかることは多い。ニコニコ超会議にも行ってみた。 酒井氏
2018-11-08 16:52:17インターネットが普及してビデオチャットで仕事もできるが、人と直接会って話をする事は大事。 部下を外に出すなど、人とのつながりを大事にしたい。 酒井氏
2018-11-08 16:59:10